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* **Machine Learning**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande planilha com números e em multiplicar todos eles juntos e ao mesmo tempo.

* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Machine Learning, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.

## Container Images { #container-images }

Docker has been one of the main tools to create and manage **container images** and **containers**.

And there's a public <a href="https://hub.docker.com/" class="external-link" target="_blank">Docker Hub</a> with pre-made **official container images** for many tools, environments, databases, and applications.

memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.

E vários processos normalmente **não compartilham nenhuma memória**. Isso significa que cada processo em execução tem suas próprias coisas, variáveis ​​e memória. E se você estiver consumindo uma grande quantidade de memória em seu código, **cada processo** consumirá uma quantidade equivalente de memória....

Por outro lado, existem milhares de usuários no chat, então tem uma grande chance de você encontrar alguém para trocar uma idéia por lá em qualquer horário. 😄

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Pero en muchos casos, querrás ejecutar varios worker processes al mismo tiempo.

### Múltiples Procesos - Workers

Si tienes más clientes de los que un solo proceso puede manejar (por ejemplo, si la máquina virtual no es muy grande) y tienes **múltiples núcleos** en la CPU del servidor, entonces podrías tener **múltiples procesos** ejecutando la misma aplicación al mismo tiempo, y distribuir todas las requests entre ellos.

	AMCASH		R14, (R13), R12 // acb95838
	AMCASW		R14, (R13), R12 // ac395938
	AMCASV		R14, (R13), R12 // acb95938
	AMADDW		R14, (R13), R12 // ac396138
	AMADDV		R14, (R13), R12 // acb96138
	AMANDW		R14, (R13), R12 // ac396238
	AMANDV		R14, (R13), R12 // acb96238
	AMORW		R14, (R13), R12 // ac396338
	AMORV		R14, (R13), R12 // acb96338
	AMXORW		R14, (R13), R12 // ac396438
	AMXORV		R14, (R13), R12 // acb96438

package org.codelibs.fess.crawler.interval.impl;

import java.util.Map;

import org.codelibs.core.lang.ThreadUtil;

/**
 * Default implementation of the IntervalController.
 * This class provides a default way to manage delays between crawler operations.
 * It allows setting delays before processing, after processing, when no URLs are in the queue,
 * and when waiting for new URLs.
 * The delays are configurable via constructor parameters.
 *

import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * Represents a set of Sitemaps, which can be either a UrlSet or an Index.
 * This class provides methods to manage a list of Sitemap objects and determine the type of the SitemapSet.
 *
 */
public class SitemapSet implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /** Constant for UrlSet type. */

        // Modify the original raw array
        raw[0] = 0x05;

        // Ensure the AvPair's internal raw array is not affected (defensive copy not made)
        // This test assumes that the AvPair constructor does NOT make a defensive copy of the raw array.
        // If a defensive copy were made, this test would fail, and the behavior would be more robust.